초음파 영상 진단 장비의 중요한 특징 중의 하나는 실시간으로 생체내의 연부 조직에 대한 정보를 보여준다는 것이다. 심초음파도는 심장판막 및 심벽의 상태를 실시간 단면 영상으로 보여줄 수 있으므로 심장 질환 진단에 널리 이용되고 잇다. 그러나, 초음파 영상은 스펙클 잡음이나 영상 탈락 등으로 인하여 화질이 많이 열화되어 있다. 그러므로, 이러한 초음파 영상을 개선시킬 수 있는 새로운 기술을 개발하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 심초음파도의 개선된 이진 영상을 검출하기 위한 영상 처리 기술을 제안한다. 아날로그 영상인 심초음파도로부터 디지털 동영상 파일을 만들고, 이것을 다시 프레임 단위로 각각 8bit 그레이 레벨을 갖는 정지 영상으로 변환하여 저장하였다. 효율적인 영상 처리를 위해 심중격과 삼첨판을 중심으로 한 심장 부위를 관심 영역으로 두었고, 스펙클 잡음이 포함된 각각의 영상은 영상 개선 필터와 모폴러지 필터를 이용하여 처리되었다. 그 결과, 원 영상이나 문턱치에 의한 이진 영상에 비해 명확한 윤곽선을 가진 개선된 이진 영상을 얻을 수 있었다. 결론적으로, 본 논문에서 제안한 장법은 보다 최적의 초음파 이진 영상 처리 기술 개발과 심초음파 영상의 좌심실벽 운동과 같은 정량적 분석에 중요한 심벽 윤곽선 검출 등에 기여할 수 있을 것이라 생각된다.
본 논문에서는 자율 이동로봇이 장애물을 회피하며 목표하는 지점까지의 경로를 구성하여 찾아가는 알고 리즘을 제안하고자 한다. 시스템의 구성은 로봇에 탑재된 CCD카메라로부터 획득한 영상신호를 RF 무선 모듈을 이용하여 PC로 보내고 PC에서 영상 처리 과정을 거친 후, 장애물로 인식되는 지역을 회피하도록 제어 신호를 이동로봇으로 전송하는 것이다. 이동로봇에 탑재된 CCD카메라에서 획득한 영상 정보는 매 샘플링 시간마다 캡쳐하여 PC로 전송하고 호스트는 화면에서 장애물의 유무를 판별한 후 좌 혹은 우로 회전하여 장애물을 피해 나가도록 하며 로봇이 이동한 거리를 PC로 전송하는 시스템을 구현하여 초기에 지정한 목표지점까지 로봇이 갈 수 있도록 간략한 경로를 계획하여 추적해 나가도록 한다. 먼저 로봇으로부터 전송되어진 영상은 호스트PC에서 다음과 같은 영상처리과정을 거치도록 한다. 먼저 Original영상을 입력받아서 3X3 mask Sobel 연산자를 사용한다. 그리하면 윤곽선이 추출된다. 여기서 추출된 윤곽정보는 처리가 용이하도록 NOR Converter를 거치도록 한다 마지막으로 이 영상의 경계값을 찾는다. 처음에 획득한 영상은 깨끗한 환경에서 얻어진 것이 아니라 주변에 여러 가지 기구나 명암대비가 뚜렷하지 못한 조건들로 되어 있다. 어떤 장애물이라도 가까이서 획득한 영상으로 보게 되면 색상이 단일한 색상으로 나타난다. 즉, 멀리 있는 영상정보나 장애물이 없는 영상 정보 쪽에 히스토그램이 넓게 분포되기 마련이다. 이런 이유로 마지막에 Convert를 처리한 영상의 경계치를 229로 둔다. 그러면 거의 흰색에 가까우면서도 약간의 그레이 레벨만 가진다 하더라도 흑백 대비를 뚜렷하게 만들어 준다. 즉, 불순 성분을 받아들이기 위하여 경계값을 높이는 것이다. 다음으로 처리된 영상의 좌표를 (0, 0)에서 (0, 197)까지의 히스토그램 분포를 스캔한다. 그러면 장애물이 있는 부분의 히스토그램의 분포는 거의 변동이 없이 나타난다. 이러한 특성을 이용하여 장애물이 있는 곳을 찾아내고 이것을 회피하기 위한 알고리즘을 세웠다
본 논문에서는 행동 탐지 기반으로 사람의 지시행위를 인식하여 지시방향의 객체를 선택하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴과 손끝을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하고, 지시된 객체를 선택한다. 제안된 알고리듬에서는 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임 영역을 검출하기 위해 배경 차분을 사용하여 실시간으로 관심 객체의 움직임을 추출한다. 보행 여부의 판단은 주성분(PCA) 분석과 객체의 움직임 변위로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시방향을 최종적으로 결정한다. 실험결과를 통하여 다시점 카메라를 이용한 다각도의 영상에서 사람의 지시 방향을 정확하게 추정해 냄으로서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
본 연구에서는 최근 발생한 집중호우 사례들 중 예보가 어려워 피해가 컸던 두 사례(2010년 9월 21일, 2011년 8월 9일)에 대해 적외영상과 수증기영상의 시 공간적인 변화 특성을 분석하였다. 두 사례에서 한반도지역에 집중호우를 유발한 대류 세포들은 적외영상에서 하층운이 광범위하게 분포하고 수증기 영상에서는 명역과 암역의 경계(boundary)에서 생성되는 특징을 보였다. 또한 대류 세포들의 이동속도 차에 의한 총 5번의 병합과정 중 4번의 병합과정에서 대류 세포들의 병합 후 대류 세포는 더욱 발달되었으며 강수 강도도 급격하게 강화되었다. 대류시스템에서의 강우강도 변화는 휘도온도의 평균보다 최소 휘도온도의 시간적 변화와 밀접하게 관련된 것으로 판단되며 대류 세포들의 병합도 집중호우의 강도 변화에 영향을 주는 주요 인자로 생각된다. 대류 세포들의 병합은 영상동화를 통해 어느 정도 예측이 가능하지만 대류 세포의 탐지는 적외 및 수증기 영상 모두에서 일정 강도 이상 발달한 상태에서만 탐지가 가능하였다.
본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.
본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.
Research in the field of health lighting has continued to advance to reproduce the color temperature of natural light which periodically changes. However, most of this research could only reproduce a uniform circadian color temperature of natural light, therefore failing to realize the characteristics of the circadian cycle of color temperature difference by latitude and longitude. To reproduce the color temperature of natural light on which the characteristics of a region are reflected, the collection technology of real-time characteristics of natural light is needed. If the color temperatures which are not within a periodical pattern due to climate changes, etc., are measured, it will be difficult to judge the occurrence (presence) of the anomalies and to reproduce the circadian cycle of the color temperature of natural light. Therefore, this study proposes an algorithm for judging the anomalies in real time based on the sliding window to reproduce the color temperature of natural light. First, the natural light characteristics DB collected through the on-site measurement were analyzed, the differential values at a one-minute interval were calculated and examined, and then representative color temperature circadian patterns by solar terms were drawn. The anomalies were then detected by the application of the sliding window that calculated the deviation of the color temperature for the measured color temperature data set, which was collected through RGB sensors, while moving along the time sequence. In addition, the presence of anomalies was verified through the comparison study between the detection results and the representative circadian cycle of the color temperature by solar term. The judgment method for the anomalies from the measured color temperature of natural light was proposed for the first time, confirming that the proposed method was capable of detecting the anomalies with an average accuracy of 94.6%.
본 논문에서는 복잡한 배경을 갖는 동영상에서 얼굴의 윤곽선을 추출하기 위해 DCM(Dilation of Color and Motion information) 마스크와 동적 윤곽선 모델 (Active Contour Models; Snakes)을 적용한다. 먼저, 얼굴의 색상 정보와 움직임 정보를 모폴로지의 팽창과 AND 연산으로 결합한 DCM 마스크를 제안하여, 복잡한 배경이 제거된 얼굴 영역을 검출하고 영상 에너지의 잡음을 제거하기 위해 사용한다. 또한, 초기 곡선에 민감한 동적 윤곽선 모델의 단점을 극복하기 위해 얼굴 요소의 기하학적인 비율에 의해 추정된 회전정도에 따라 초기곡선을 자동으로 설정하고, 에지가 약한 부분에서의 윤곽선 추출을 위해 스네이크의 영상에너지로 에지강도와 밝기를 함께 사용한다. 실험을 위해, 복잡한 배경이 있는 실내 영상과 방송 영상으로부터 양 눈이 보이는 총 16명의 다양한 헤즈 포즈 영상을 총 480장 취득하였다. 결과적으로, 얼굴의 회전정도에 따라 보간된 초기곡선을 사용하고 에지강도와 밝기의 결합 영상에너지를 사용하는 경우에 평균 처리시간은 0.28초에서 보다 정교한 얼굴 윤곽선이 추출되는 것으로 나타났다.
지정맥 인식 기술은 손가락에 적외선 광을 조광하여 손가락에 있는 정맥 영상을 획득한 다음, 특징 추출, 매칭 등의 과정을 거쳐 개인을 인증하는 방법이다. 지정맥 인식을 위해 손가락 외각을 검출함에 있어 2차원 마스크(mask)를 기반한 2차원 컨볼루션(2-Dimension convolution) 처리방법은 저가(low cost)의 마이크로프로세서 또는 마이크컨트롤러에 적용할 때 많은 연산시간이 소요된다. 이러한 문제점을 개선하고 인식을 향상시키기 위해 본 연구에서는 2차원 마스크와 2차원 컨볼루션을 사용하지 않고 픽셀들 간의 차의 절대 값과 역치(threshold)를 기반을 둔 이동평균필터링, 가상의 코어점 기반한 ROI 추출법 등을 제안하였고, 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 600개 지정맥 영상을 사용하여 에지 추출속도와 ROI 영역 추출의 정확도 등을 기존의 방법들과 비교 평가 하였다. 그 결과, 제안된 방법의 처리속도가 기존의 방법보다 최소 2배 이상의 빠른 처리속도를 보였으며, ROI 추출의 정확도는 기존의 방법보다 6% 이상의 성능 향상을 보였다, 이러한 결과로부터 제안된 기법을 저가의 마이크로프로세서에 적용한다면, 빠른 처리속도로 높은 인식률을 제공할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스테레오 적외선 카메라를 이용하여 소형 및 고온으로 날아가는 이동체의 거리를 실시간으로 측정하는 시스템을 제안한다. 이동체와 주변 환경의 온도 차이를 측정하고 고속으로 이동하는 소형 이동체의 거리를 자동으로 측정하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 구축하였다. 우선 적외선 카메라를 이용하여 취득한 고온의 이동체 영상으로부터 주변의 온도분포와 이동체간의 온도차를 이용하여 이동체영역을 검출하고, 이동체의 움직임 정보와 적외선 카메라 영상의 밝기정보를 결합하여 이동체를 추적한다. 좌우 적외선 카메라 영상에 대하여 각각 추출된 이동체 영역을 중심으로 스테레오 정합을 수행하여 시차정보를 추정하고, 카메라 파라미터와 시차정보를 이용하여 실시간으로 이동하는 이동체의 거리를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위하여 고온의 이동체를 촬영할 때, 3차원 궤적(x,y,z) 측정기를 함께 가동하여 이동체가 이동하는 거리를 측정하여 이를 기준 거리(ground truth)로 설정하였다. 3차례의 비디오 데이터로부터 실험한 결과, 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고온/소형 이동체의 거리오차 측정 결과는 평균적으로 9.68%로 추정되었다. 스테레오 적외선 카메라의 타이밍 문제(jitter)를 고려하면, 실제로 추정 오차는 줄어들 것으로 판단되기 때문에, 향후 적외선 카메라를 이용하는 다양한 이동체의 거리 및 위치를 측정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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